¿Cómo ordenar manualmente Boxplot en Seaborn?

Seaborn es una increíble biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido en la parte superior de la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado en las estructuras de datos de pandas .
Seaborn tiene como objetivo hacer que la visualización sea la parte central de la exploración y comprensión de los datos. Proporciona API orientadas a conjuntos de datos, de modo que podemos cambiar entre diferentes representaciones visuales para las mismas variables para una mejor comprensión del conjunto de datos.

Box Plot es la representación visual de los grupos de representación de datos numéricos a través de sus cuartiles. Boxplot también se usa para detectar el valor atípico en el conjunto de datos. Captura el resumen de los datos de manera eficiente con un simple cuadro y bigotes y nos permite comparar fácilmente entre grupos. Boxplot resume los datos de muestra utilizando los percentiles 25, 50 y 75. Estos percentiles también se conocen como el cuartil inferior, la mediana y el cuartil superior.

En este artículo, discutiremos cómo ordenar un diagrama de caja manualmente.

Conjunto de datos utilizado

El conjunto de datos utilizado en el siguiente ejemplo es https://www.kaggle.com/ranjeetjain3/seaborn-tips-dataset

Enfoque paso a paso:

• Importar bibliotecas

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

• Cargar conjunto de datos

# load dataset
tips= sns.load_dataset('tips')
 
# display top most rows
tips.head()                     

Producción:

• Trace el diagrama de caja.

# illustrate box plot
fx = sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, hue='sex', palette='Set2')

Producción:

• Trazar el diagrama de caja usando seaborn . Vea la diferencia en el orden de la figura anterior y después de configurar el orden según nuestras necesidades. La paleta cambiará el color del gráfico (también puede probar Set1 y Set3 )

# illustrating box plot with order
fx = sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, order=[
                 'Sun', 'Sat', 'Fri', 'Thur'], hue='sex', palette='Set2')

Producción:

• Ambos gráficos juntos:

A continuación se muestra el programa completo basado en el enfoque anterior:

Ejemplo 1

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
 
# load dataset
tips= sns.load_dataset('tips')
 
 
# display top most rows
tips.head()                     
 
 
# illustrating box plot with order
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, order=[
                 'Sun', 'Sat', 'Fri', 'Thur'], hue='sex', palette='Set2')

Producción:

Ejemplo 2

Ahora, trazando el diagrama de caja usando diferentes características. Observe el orden en el eje x en la siguiente figura:  

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
 
# load dataset
tips = sns.load_dataset('tips')
 
 
# display top most rows
tips.head()
 
 
# plotting the boxplot taking time on x-axis
fx = sns.boxplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
                 data=tips, palette="Set1")
 
# illustrating box plot with order
ax = sns.boxplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker", order=['Dinner', 'Lunch'],
                 data=tips, palette="Set1")

Producción:

• Antes-

• Después-

Aquí hemos ordenado manualmente el diagrama de caja.